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如今，科技創新已經成為商業未來的方向，大眾創業、萬眾創新勢不可擋。為了順應大勢，《商業評論》于2015年獨家引入創業、創新、科技領域全球最權威的雜志《麻省理工學院斯隆管理評論》。《麻省理工學院斯隆管理評論》雜志由全球排名前列的世界頂級商學院——麻省理工學院斯隆管理學院出版發行，是世界最頂尖的綜合管理類期刊之一，也是全球頂級企業高管、科技創新者、創業家、思想領袖、管理大師、商學院教授進行對話的首選平臺，用最前沿的管理理念深刻影響了全球企業的領導和創新方式。在本期“MIT斯隆管理評論精選”中，我們選擇“人工智能”這個時下最熱的話題，奉獻給大家一道AI思想盛宴。

·2.9萬字

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智能制造體系構建：面向中國制造2025的實施路線

制造業是國民經濟的主體，是國家保持競爭力、經濟健康運行和社會穩定的基礎，是科技創新的主戰場，一直受到各國政府的高度重視。特別是在國際金融危機發生后，歐美等發達國家紛紛推出“再工業化”戰略，力圖搶占國際競爭的制高點，把制造業的發展上升為國家戰略之一，全球新一輪工業轉型升級競賽就此展開，各國都希望更多地參與全球產業分工、爭奪產業鏈和價值鏈高地，因此推進了國際產業分工重塑，中國的制造業也再次迎來了歷史性機遇與挑戰。為了建設制造強國，2015年我國制定了實施制造強國戰略的第一個十年行動綱領——《中國制造2025》，其中智能制造將作為新一代信息技術與制造技術深度融合的主攻方向。本書從管理、技術的角度闡述智能制造體系，清晰地描繪出智能制造場景，衷心希望廣大制造業管理者有所收獲。

·13.7萬字

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秒懂AI輔助論文寫作

本書是一本深入探討AI在論文寫作中應用的指南。本書通過九章內容，全面介紹如何在論文選題、前言寫作、大綱寫作、正文寫作、數據分析、摘要寫作、結語撰寫、文稿翻譯與潤色、答辯PPT制作、查重投稿等環節借助AI提高效率和質量。本書不僅討論了AI的使用倫理，還針對論文寫作的具體問題，提供了提示詞示例（已全部收錄到秋葉AI智能鼠標平臺），為論文寫作提供了廣闊的視角和新的方法。本書可作為缺少學術論文寫作經驗的大學生或科研人員的參考書。

·7.3萬字

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人，倫理，機器人：一本孩子寫給孩子的書

本書圍繞“公平、隱私與保障、可靠與安全、包容、負責、透明”六個人工智能需要遵循的原則，詮釋當代青少年對負責任的人工智能的認識和思考。

·7.1萬字

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AIGC輔助數據分析與數據化運營：場景化解決方案與案例分析

這是一本能從業務、方法、場景3個維度幫助讀者使用AI技術提升數據分析和數據化運營能力的著作。用扎實的理論框架、豐富的實踐案例、實用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸業務分析廣度、拓展業務分析深度、優化業務分析效能，從而達到幫助企業用智能的數據化運營實現業務持續增長的目的。本書采用案例驅動的寫作方式，通過實際業務案例詳細拆解AI技術在各個場景中的應用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實踐結合，注重實用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠學以致用。

·17.2萬字

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計算機應用與數據分析+人工智能

全書共分為8個項目，包括計算機與信息技術基礎、認識Internet、Windows10操作系統的使用、Word2016文檔編輯與管理、Excel2016數據統計與分析、PowerPoint2016演示文檔制作與展示、人工智能技術及應用概論、大數據技術原理及應用概論。各項目內容通過任務逐步展開，有利于適應高等職業院校項目化教學要求，適應高職學生的學習特點。本書簡明通俗，便于理解，不僅可以拓寬知識面，還可以培養學生的計算機應用能力和解決問題的能力。本書具有簡明、實用、操作性強等特點，既可作為高等職業院校各專業計算機基礎的教學用書，也可作為一般讀者和專業人員的自學參考書，還可作為培訓教材。

·14.9萬字

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樹莓派4與人工智能實戰項目

本書主要介紹樹莓派不同類型的特性，以及樹莓派入門所需要的基礎知識；涵蓋了樹莓派GPIO的不同操作方法，以及樹莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調制等偏硬件操作的內容；同時也為讀者準備了一些樹莓派上常見的服務類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務器搭建的方法，常見數據庫MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務器的搭建配置，DHCP服務器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實驗，例如利用TensorFlow實現對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實現換鼻子的實驗，帶領讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠實現的一些應用。本書為初學者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點，使讀者可以了解更多樹莓派的使用方法以及操作小技巧。同時，在整體的編程過程中使用了C語言、Python語言及Shell腳本語言等常見語言，對于擁有此類語言編程經驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實驗，并順利入門樹莓派！

·7.6萬字

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機器學習的算法分析和實踐

本書是一本全面介紹機器學習方法特別是算法的新書，適合初學者和有一定基礎的讀者。機器學習可以分成三大類別，監督式學習、非監督式學習和強化學習。三大類別背后的算法也各有不同。監督式學習使用了數學分析中函數逼近方法、概率統計中的極大似然方法。非監督式學習使用了聚類和貝葉斯算法。強化學習使用了馬爾可夫決策過程算法。機器學習背后的數學部分來自概率、統計、數學分析以及線性代數等領域。雖然用到的數學較多，但是最快捷的辦法還是帶著機器學習的具體問題來掌握背后的數學原理。因為線性代數和概率理論使用較多，本書在最后兩章集中把重要的一些概率論和線性代數的內容加以介紹，如果有需要的同學可以參考。另外，學習任何知識，動手練習加深理解的最新方法，所以本書的每一章都配備了習題供大家實踐和練習。

·7.4萬字

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代數大腦：揭秘智能背后的邏輯

本書英文版出版至今已近20年，但關于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號主義（認為大腦是類似于計算機的加工符號的機器）與聯結主義（認為大腦是并行運轉的大型神經網絡）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯結主義模型和符號加工模型在計算方面的優勢和劣勢，關注不同聯結主義模型之間的差異以及特定模型與符號加工的特定假設之間的關系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點在今天依然頻繁成為學術討論的焦點，并為認知科學、人工智能、深度學習等領域的未來研究指明了可能的方向。

·12.3萬字

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應用人工智能：工程方法（原書第2版）

大多數的AI書籍主要聚焦于AI背后的理論方法，卻很少關注AI應用程序的工程化。目前存在哪些AI庫、框架和服務？在哪種情況下應該選擇哪種庫、框架和服務？如何將它們整合到一個具有良好用戶體驗、易于維護的AI應用程序中？如何滿足功能性要求和非功能性要求，特別是高性能要求？針對上述問題，本書結合當前的新興技術和具體實例給出了很好的答案。本書首先介紹AI的定義以及AI的簡要發展史，接著介紹主要的AI方法，包括機器學習和知識表示，之后給出AI應用程序架構設計的指導原則，最后聚焦于AI的各個分領域，包括信息檢索、自然語言處理及計算機視覺。書中涵蓋大量應用實例，其中，虛擬博物館實例貫穿全書。此外，本書還提供相關AI產品列表及源代碼樣例，方便讀者快速開發自己的應用。

·5.3萬字

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虛擬化技術原理與實現

本書對云計算中關鍵技術之一的虛擬化技術進行了深入的分析，從x86計算機體系結構以及操作系統的工作原理出發，介紹了虛擬化技術原理以及業界主流虛擬化軟件產品，并以Xen、KVM開源軟件為例分析了虛擬化軟件的架構及其實現方法，最后對虛擬化軟件管理接口的工作原理以及實現方法進行了全面的梳理。

·9.6萬字

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第三層大腦：腦機接口破解人類進化密碼

腦機接口技術在近兩年方興未艾，促使人類更加清晰地想要去探知腦科學這最后一塊人類身體的未知領域，這項技術即將改變人類存在的底層邏輯：新的自我認知、新的人際關系，新的學習和演化方式。其重要性不亞于計算機和互聯網，卻尚未被充分認識。我們即將迎來生活方式的又一次巨變。本書結合筆者多年創業的實戰經歷，介紹目前腦機接口的發展情況，包括侵入式腦機接口跟非侵入式腦機接口，未來腦機接口的發展方向以及制約其發展的因素，書中對可能的技術攻關手段進行了介紹，包括腦機接口相關的材料科學、神經科學、人工智能算法、可穿戴設備、芯片等方面的發展情況，以及未來腦機接口的科技暢想。

·11.1萬字

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機器人傳感器及其信息融合技術

本書詳細介紹了機器人傳感器的基礎知識和工作原理，以及多傳感器信息融合技術的應用實例。全書共分10章，主要內容有傳感器的定義與分類、基本組成，機器人的系統組成，機器人常用的傳感器，智能傳感器技術及應用，多傳感器信息融合技術的定義、分類，多傳感器信息定量和定性融合的方法，最后介紹了多傳感器信息融合技術在裝配機器人、焊接機器人、移動機器人導航、測距和避障中的應用實例。本書既可作為從事機器人學研究、開發和應用，以及正在學習機器人傳感器相關技術的工程師和技術人員的參考書或培訓教材，也可以作為高等院校自動控制、電子工程、機械工程、機電一體化、計算機應用等相關專業的高年級本科生或研究生的教材。

·12萬字

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人人可懂的深度學習

采用通俗易懂的語言，簡明而全面地介紹對人工智能革命起到核心作用的深度學習技術。

·8.4萬字

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AI速成課：從AI編程到構建智能軟件

本書從基礎知識入手，詳細講解通過強化學習和深度學習構建AI系統所需的一切，并通過5個完整的項目實例，循序漸進展示如何使用最佳、最簡單的AI編程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）構建智能軟件。具體內容包括AI工具包、Python基礎、AI基礎技巧、你的第一個AI模型、銷售和廣告中的AI、Q學習、物流行業中的AI、人工大腦、自動駕駛車輛中的AI、商業中的AI、深度卷積Q學習、游戲中的AI。

·13萬字

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圖分析與圖機器學習：原理、算法與實踐

本書向數據科學家、數據工程師、架構師和業務分析師展示了如何使用領先的圖數據庫模型TigerGraph，目標是向讀者介紹圖數據結構、圖分析和圖機器學習的概念、技術和工具。三位作者介紹了涵蓋多種當代業務需求的真實使用案例。讀者將探索從互聯數據中獲取價值的三階段方法：連接、分析和學習。幾乎每章的開頭都列出了對應的三個方面的目標：學習圖分析和機器學習的概念；用圖分析解決特定問題；了解如何使用GSQL查詢語言和TigerGraph圖平臺。

·12.5萬字

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秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手

《秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手》針對職場、學習、生活、藝術創作領域常見的40余種寫作應用場景，遵循“場景+方法+總結”的框架，詳細介紹了如何正確利用AI完成多種寫作任務，并歸納出使用AI寫作的方法和技巧。《秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手》分為6章。第1章通過5個步驟、6大場景介紹了如何駕馭AI完成多種類型的寫作任務；第2章至第6章分別詳細介紹了在職場應用文寫作、商業營銷文案寫作、新媒體寫作、調查研究與論文寫作、生活藝術創作等多種場景中使用AI寫作的技巧，幫助讀者充分發揮AI的潛力，讓寫作變得簡單有趣。《秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手》適合各行業有寫作需求的人群閱讀。

·8.1萬字

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人工智能革命：開啟超級智能新時代

人工智能時代已經來臨，這項技術正在改變人類的認知和行為習慣，也對很多領域和行業造成了影響。本書共3篇，認知篇介紹了人工智能的理論知識與發展現狀，詳細講述人工智能與5G、物聯網、區塊鏈等技術的融合；價值篇主要講述了人工智能的價值，分析其為生活、社會、商業、醫療帶來的變革；場景篇從服務場景、工作場景、教育場景、營銷場景入手介紹人工智能的應用，為讀者提供應用指導。如今，人工智能已成為不可逆轉的趨勢。本書向讀者闡述與之相關的知識，并且告訴讀者應該如何跟上潮流。總之，本書是一本不可多得的實戰書，不僅具備很強的可操作性，還具備一定的前沿性，是讀者提升技術能力的必備工具。

·9.4萬字

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深度學習必學的十個問題：理論與實踐

本書兼顧了數學上的理解和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和深度學習模型。第1章介紹深度學習的簡潔發展思路和表示學習機制；第2章、第3章介紹神經網絡的基于梯度的優化方法、神經網絡的優化難點以及相應的解決方法；第4章討論神經網絡遇到的過擬合問題；第5章分析神經網絡的最小組成部分：神經元；第6章討論三種方案解決深層網絡的訓練難題：批標準化、SELU、ResNet；第7章、第8章講述了兩種重要的神經網絡模型：卷積神經網絡和循環神經網絡；第9章討論了對于神經網絡的無監督學習方式；第10章詳細討論以變分自編碼器和對抗生成網絡為代表的概率生成網絡。本書適合對于深度學習感興趣的大學生、工程師閱讀參考。閱讀本書需要具備基礎的Python編程技術和基本的數學知識。

·5.1萬字

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人工智能原理與實踐

人工智能的日益廣泛的應用和普及，而要深入理解人工智能，我們必須全面理解底層的各類機器學習算法基本原理并能駕馭人工智能各種應用。《人工智能原理與實踐》分為13章，前7章為原理篇。原理篇中，我們重點討論機器學習模型建模的全部流程，各類常用的機器學習算法原理，深度學習和強化學習原理，機器學習涉及的優化論原理，以及機器學習和自然語言處理技術。后面6章為實戰篇，我們重點討論信用卡場景中的客戶細分，保險行業中的生活事件時間序列預測，電商交易中欺詐客戶預測，信用卡和金融貸款場景中的風控預測，房價估值和預測，以及股市短期回報率預測等多個實際應用場景。《人工智能原理與實踐》理論知識覆蓋面廣而又保留了有價值的推導，特別適合在各個行業工作的數據科學從業者，在校學習的人工智能和數據科學專業學生，科技公司的管理者和決策者，以及人工智能的初學者和愛好者。

·15.9萬字

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撬開人工智能的黑匣子（《商業評論》MIT斯隆管理評論精選）